近日 Aleph Alpha 开始将其商业重点从开发大型语言模型转向生成式 AI 操作系统和咨询服务。
当前的大型语言模型似乎能够通过一些公开的图灵测试。我们该如何衡量它们是否像人一样聪明呢？
8月27日消息，在近日召开的Hot Chips 2024大会上，韩国AI芯片初创公司FuriosaAI 推出了一款面向高性能大型语言模型和多模态模型推理的高能效数据中心AI加速器 RNGD。
以 GPT 为代表的大型语言模型预示着数字认知空间中通用人工智能的曙光。这些模型通过处理和生成自然语言，展示了强大的理解和推理能力，已经在多个领域展现出广泛的应用前景。无论是在内容生成、自动化客服、生产力工具、AI 搜索、还是在教育和医疗等领域，大型语言模型都在不断推动技术的进步和应用的普及。
T-MAC是一种创新的基于查找表（LUT）的方法，专为在CPU上高效执行低比特大型语言模型（LLMs）推理而设计，无需权重反量化，支持混合精度矩阵乘法（mpGEMM），显著降低了推理开销并提升了计算速度。
Mini-Monkey 是一个轻量级的多模态大型语言模型，通过采用多尺度自适应切分策略（MSAC）和尺度压缩机制（SCM），有效缓解了传统图像切分策略带来的锯齿效应，提升了模型在高分辨率图像处理和文档理解任务的性能。它在多项基准测试中取得了领先的成绩，证明了其在多模态理解和文档智能领域的潜力。
在过去的几年中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境，还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
数以亿计的人体验过ChatGPT，但许多人尝试过后便未再回头。每家大型企业也都曾尝试过相关试点项目，但真正投入应用的却寥寥无几。这其中部分原因可能只是时间问题。然而，大型语言模型（LLMs）可能也存在陷阱：它们看似是产品，给人以神奇之感，但实际上并非如此。或许，我们终究需要经历寻找产品与市场契合点的漫长而单调的探索过程。
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，各行各业加快了 LLM 应用落地的步伐。为了改进 LLM 的实际应用效果，业界做出了诸多努力。
UrbanGPT是一种创新的时空大型语言模型，它通过结合时空依赖编码器和指令微调技术，展现出在多种城市任务中卓越的泛化能力和预测精度。这项技术突破了传统模型对大量标记数据的依赖，即使在数据稀缺的情况下也能提供准确的预测，为城市管理和规划提供了强大的支持。
